基于深度学习的中文语音识别系统Python实现及文档（毕业设计）.zip
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简介：
本资源为一个基于深度学习技术实现的中文语音识别系统的Python项目代码及其详细文档，适用于学术研究和毕业设计。
Python实现基于深度学习的中文语音识别系统源码+文档说明（毕业设计）.zip包含声学模型和语言模型两个部分组成，两个模型都是基于神经网络构建。
声学模型位于acoustic_model文件夹下，建议直接运行cnn_with_full.py。该项目实现了GRU-CTC中文语音识别声音模型，所有代码都在gru_ctc_am.py中。其中包括：
1. 增加了基于科大讯飞DFCNN的CNN-CTC结构的中文语音识别模型（文件名：cnn_ctc_am.py）。与GRU相比，对网络结构进行了稍作改造。
2. 完全使用DFCNN框架搭建声学模型，并将部分卷积层改为inception。该模型以时频图为输入（文件名：cnn_with_fbank.py）。
3. 新增了基于pluse版数据集的模型（文件名：cnn_with_full.py），建议直接训练此模型。
语言模型位于language_model文件夹下，新增了一个基于CBHG结构的语言模型（文件名：CBHG_lm.py）。该模型之前用于谷歌声音合成项目，并在此基础上移植为本项目的神经网络语言模型。
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